技巧
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数据可视化技术：高级分析的核心工具
2016-11-13在高级分析应用程序中，数据可视化技术的核心作用是规划和开发预测模型以及展示分析结果。
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大数据理论遇上新兴分析工具 挑战无处不在
2016-11-10物联网（IoT）分析和认知计算这对大数据的流行观点带来了挑战，而且这也要求那些分析专家重新对他们的做法进行评估。
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Hadoop工具让数据仓库迁移更轻松
2016-11-08即便进入Hadoop时代已经有些年头了，但将任务迁移至分布式平台并非易事。能够找出哪些任务在不给大量开发人员带来麻烦的情况下进行迁移，有助于数据管理人员做出最佳选择。
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Informatica软件：实现定制化的主数据管理
2016-11-06Informatica主数据管理软件是Informatica公司智能数据平台的一部分，可以帮助创建集中式数据管理，确保来自各种应用程序、业务单元和第三方系统的业务数据保持版本唯一化。
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eBay用机器学习翻译商品列表 打造全球购物平台
2016-11-02为了使不同国家的用户轻松购物并消除语言障碍，eBay正在使用机器学习工具自动翻译商品列表。
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TT百科：A/B 测试（分离测试）
2016-11-01A/B测试常用于web开发，以确保更改网页或页面组件是由数据驱动的，而不是由个人观点决定的。
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四个步骤 帮你成功实现数据可视化项目
2016-11-01在波士顿举办的2016 TDWI Accelerate会议上，首席数据科学家Jennifer Shin提出可以帮你成功实现数据可视化项目的四个要点。
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大数据架构面临技术集成的巨大障碍
2016-10-31IT团队寻求构建大数据架构时有大量的技术可供选择，他们可以混合搭配各种技术以满足数据处理和分析需求。但是要把所有需要的技术框架组合到一起是一项艰巨的任务。
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先进的分析工具从大数据中提取业务价值
2016-10-25大数据环境下，基于Hadoop和Spark等技术的部署更加广泛。在许多情况下，部署先进的分析软件来支持大数据应用程序这件事并不能一蹴而就。
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大数据分析 让开源代码安全无处不在
2016-10-23可以迅速且安全地构建软件吗?创业公司CEO Mark Curphey的答案是肯定的, 他使用大数据分析使开发者的开源代码安全无处不在。
分析 >更多
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在业务分析中使用模拟预测
模拟预测整合模拟建模与预测分析，帮助企业掌控不确定性，并做出更明智的数据驱动决策。 通过使用真实或合成数据对复 […]
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合成数据与真实数据用于预测分析
数据工程师陷入两难：构建有效的AI模型需要更多的数据，但对真实数据的访问越来越受到隐私、安全和监管限制的限制。 […]
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数据分析中使用的4种模拟模型
随着企业在预测分析和数据驱动决策方面的进步，模拟模型开始出现新的用例。 大多数数据分析技术都源于赌博游戏。例 […]
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数据产品的重要性
如果企业将数据视为产品，而不仅仅是业务运营的副产品，企业将可以创造巨大的价值。数据产品可将原始数据转化为影响组 […]
电子杂志 >更多
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《数据价值》2017年9月刊·HR也搭上AI这班“顺风车”
人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助，而今天的应用只是冰山一角。而且AI不是人的替代品，AI将补充人类的工作或接管不需要复杂决策技能的重复性任务。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展，集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。